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2.在Kubernetes上运行一个 Python 应用程序
3.Ceph集群详细部署配置图文讲解(二)
4.BlueStore源码分析之Cache
5.国内有哪些软件定义存储厂商?
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在Kubernetes上运行一个 Python 应用程序
在Kubernetes上部署Python应用程序
Kubernetes是源码一个开源平台,用于部署、安装维护和扩展容器化应用程序。源码它提供了一个简单且强大的安装框架,帮助用户管理容器化Python应用,源码同时保持可移植性、安装新手学习源码可扩展性和自我修复能力。源码
不论Python应用的安装复杂度如何,Kubernetes都能高效地部署和伸缩它们,源码并在资源有限的安装环境中进行滚动升级。本文将引导你完成在Kubernetes上部署简单Python应用的源码过程,包括必需条件、安装容器化Python应用、源码创建容器镜像、安装发布镜像、源码使用持久卷等步骤。
部署前,ssm销售管理系统源码确保你已安装Docker和kubectl,并准备好源代码。Docker是一个构建和承载已发布应用的平台,通过其官方文档进行安装验证。kubectl是用于在Kubernetes集群上运行命令的命令行工具。
部署应用至Kubernetes要求应用为容器化形式。本文将回顾Python应用的容器化过程,解释容器化及其优势,并参考Roman Gaponov的文章为Python代码创建容器。
接下来,我们将通过Dockerfile构建Python容器镜像。Dockerfile包含运行示例Python代码的指令,使用Python 3.5作为开发环境。使用命令构建镜像,然后发布到私有或公共云仓库,如Docker Hub。恒指期货指标源码
在发布镜像前,为它添加版本号。对于使用不同云注册中心的情况,可参考其相关信息。在本教程中,我们将使用Docker Hub。
使用Docker命令将镜像推送到云仓库。对于Kubernetes,将使用CephFS作为持久卷提供商。创建文件以配置CephFS存储,并使用kubectl将持久卷添加到Kubernetes集群。
部署Python应用至Kubernetes的最后一步是创建服务文件和部署文件。使用提供的内容创建这些文件,然后通过kubectl将应用部署到Kubernetes集群。
验证应用是否成功部署,通过检查运行的主力先行启动指标源码服务。Kubernetes可简化未来应用部署的复杂性。
欲深入了解Python知识,推荐Nanjekye的书,包含在Python 2和3上编写可靠代码的完整方法,以及如何转换Python 2代码以在Python 2和3上稳定运行的详细示例。
本文由Joannah Nanjekye撰写,是一位充满激情的飞行员,专注于用代码解决问题。本文译者为qhwdw,校对由wxy完成。
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来源:opensource.com/article/...
作者:Joannah Nanjekye
译者:qhwdw
校对:wxy
本文由LCTT原创编译,Linux中国荣誉推出
Ceph集群详细部署配置图文讲解(二)
部署Ceph集群时,首先创建三台虚拟机,使用CentOS 7.6,IP网段为...2/。三台主机命名如下:
CENTOS7-1: IP ...,蚂蚁外汇微盘源码作为管理节点和子节点。
CENTOS7-2: IP ...,作为子节点。
CENTOS7-3: IP ...,作为子节点。
系统配置涉及修改主机名称、编辑hosts文件、确保时区正确并设置开机启动NTP同步。使用清华镜像源配置yum源,并安装所需组件。
为实现免密码SSH登陆,创建名为ceph_user的用户,并设置密码。修改sudo权限,生成并分发SSH密钥至各机器节点,简化SSH远程连接。
开放端口,禁用防火墙,设置SELinux为禁用。创建集群配置目录,执行ceph-deploy新创建集群,并进行安装。同步管理信息至各节点,安装mgr与OSD。
安装管理后台,开启dashboard模块,生成签名,创建目录并生成密钥对。设置IP与PORT,关闭HTTPS,查看服务信息,设置管理用户与密码,访问管理界面。
创建Cephfs文件系统,执行ceph-deploy创建mds节点,并创建两个存储池。创建fs,通过ceph fs ls验证状态,必要时删除并重新创建。
采用fuse挂载方式,确保ceph-fuse命令可用,创建挂载目录,挂载cephfs,并查看磁盘挂载信息。
客户端连接验证使用Rados Java,需安装JDK、GIT和MAVEN。下载并安装rados java客户端源码,执行MAVEN安装,忽略测试用例。
创建软链接加入CLASSPATH,安装jna,创建JAVA测试类CephClient。运行验证确保成功与ceph建立连接。
BlueStore源码分析之Cache
BlueStore通过DIO和Libaio直接操作裸设备,放弃了PageCache,为优化读取性能,它自定义了Cache管理。核心内容包括元数据和数据的Cache,以及两种Cache策略,即LRU和2Q,2Q是默认选择。
2Q算法在BlueStore中主要负责缓存元数据(Onode)和数据(Buffer),为提高性能,Cache被进一步划分为多个片,HDD默认5片,SSD则默认8片。
BlueStore的元数据管理复杂,主要分为Collection和Onode两种类型。Collection存储在内存中,Onode则对应对象,便于对PG的操作。启动时,会初始化Collection,将其信息持久化到RocksDB,并为PG分配Cache。
由于每个BlueStore承载的Collection数量有限(Ceph建议每个OSD为个PG),Collection结构设计为常驻内存,而海量的Onode则仅尽可能地缓存在内存中。
对象的数据通过BufferSpace进行管理,写入和读取完成后,会根据特定标记决定是否缓存。同时,内存池机制监控和管理元数据和数据,一旦内存使用超出限制,会执行trim操作,丢弃部分缓存。
深入了解BlueStore的Cache机制,可以参考以下资源:
国内有哪些软件定义存储厂商?
超融合作为近年来最热门的软件定义存储方式,如果对厂商感兴趣,国外的可以看下VMware,Nutanix,国内的可以看下官方报告:Gartner超融合中国区市场格局竞争报告,里面对主流的国内超融合厂商都有点评与介绍。